항공기 중량은 성능 및 연료효율성에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 항공기의 개념 설계 단계에서는 요소 중량을 추정함에 중량 당 연료소모 비용과 같은 경험식을 이용하여 비용과 중량 간의 균형을 맞추는 과정을 수행한다. 또한, 항공사에서 항공기를 운용할 때 중량관리 활동을 통해 연료 효율성 향상 및 연료절감과 탄소저감을 추진한다. 항공기 중량 변화와 연료 소모 변화 사이의 연관성을 중량비용(Cost of Weight)이라고 하며, 중량비용은 항공기에 중량 추가 혹은 감소가 연료소모에 미치는 영향을 평가함에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 중량비용 산정 방법의 문제점을 확인하고, 이를 해결하기 위한 새로운 방법의 중량비용 산정 방법을 소개한다. Breguet의 Range Formula와 A350-900 항공기의 실제 비행 데이터를 이용하여 이륙중량과 착륙중량 기반의 두 가지 중량비용을 산정한다. 결론에서는 이륙중량과 착륙중량 기반의 중량비용을 다른 용도로 사용함이 합리적임을 제시하였다. 특히, 착륙중량 기반의 중량비용은 유사 항공기 개념설계 단계에서 요소중량 추정 및 비용과 중량 최적화에 하나의 경험식으로 활용할 수 있다.
수공구조물 설계 및 수자원 계획에서는 목표연도 이상의 수문기상자료를 활용하는 것이 추천된다. 강우 자료의 확장을 위해 추계학적 강수 모의 모형을 활용하는데, Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model (BLRPM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM)이 대표적이다. 이 모형들은 확률분포의 매개변수 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복 비교하여 최적 매개변수를 추정한다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하는 것은 부적절하게 정의된 문제(ill-posed problem)에 해당하며, 최적화 과정에서 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라, 매개변수의 변동성도 매우 크다. 또한, 일부 연구에서 드러나듯이, 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수를 활용해도 2차 모멘트에 국한되어 있어, 극치 강수량 재현에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRPM 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 그 결과, 목적함수의 왜곡도 포함 여부에 따라 1, 2차 모멘트는 큰 차이를 나타내지 않았지만, 극치강우 재현 측면에서는 왜곡도를 포함한 경우가 포함하지 않은 경우보다 개선된 결과를 나타냈다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
Sentinel-2는 분광파장대나 공간해상도 측면에서 우리나라 차세대중형위성 4호(농림위성)의 모의영상으로 활용될 수 있다. 이 단보에서는 향후 농림위성영상에 적용하기 위한 예비실험으로, 딥러닝 기술을 이용한 Sentinel-2 영상의 구름탐지를 수행하였다. 전통적인 Convolutional Neural Network (CNN) 모델인 DeepLabV3+와 최신의 Transformer 모델인 Shifted Windows (Swin) Transformer를 이용한 구름탐지 모델을 구축하고, Radiant Earth Foundation (REF)에서 제공하는 22,728장의 학습자료에 대한 암맹평가를 실시하였다. Swin Transformer 모델은 0.886의 정밀도와 0.875의 재현율로, 과탐지와 미탐지가 어느 한쪽으로 치우치지 않는 경향을 보였다. 딥러닝 기반 구름탐지는 향후 우리나라 중심의 실험을 거쳐 농림위성 영상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
원자력 이용시설에서 발생하는 방사성 폐기물의 처분을 위해서 129I 와 같이 긴 반감기를 지니는 핵종의 농도를 결정하는 것은 매우 중요하다. 특히, 토양과 콘크리트와 같은 고체 시료내의 방사성 핵종들을 분석하기 위해서는 시료 중의 관심 핵종만을 효과적으로 분리하고 정제하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 고온 연소로를 이용하여 고체 시료 중 129I를 분석하는 절차를 확립하였다. 시료에서 휘발된 129I은 환원제(NaHSO3)를 첨가한 0.01 M HNO3으로 포집 되어 ICP-MS로 신속하게 측정할 수 있었다. 이때, 시료에 첨가한 129I의 회수율을 높이고자 연소온도, 이동상 가스의 종류, 촉매 그리고 포집용액과 같은 연소로 분석 조건들을 최적화하였다. 또한, 본 연구에서 확립된 129I의 분석조건을 다른 휘발성 핵종(3H, 14C)의 동시분석에 적용할 수 있도록 최적화하였다. 최종적으로 고온 연소로를 사용하여 휘발성 핵종들을 분리한 후, 이들을 LSC (3H, 14C)와 ICP-MS (129I)로 각각 측정하는 분석 절차의 유효성을 평가하였다.
Shitsi, Edward;Debrah, Seth Kofi;Chabi, Silas;Arthur, Emmanuel Maurice;Baidoo, Isaac Kwasi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권3호
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pp.842-848
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2022
Parametric studies of heat transfer and fluid flow are very important research of interest because the design and operation of fluid flow and heat transfer systems are guided by these parametric studies. The safety of the system operation and system optimization can be determined by decreasing or increasing particular fluid flow and heat transfer parameter while keeping other parameters constant. The parameters that can be varied in order to determine safe and optimized system include system pressure, mass flow rate, heat flux and coolant inlet temperature among other parameters. The fluid flow and heat transfer systems can also be enhanced by the presence of or without the presence of particular effects including gravity effect among others. The advanced Generation IV reactors to be deployed for large electricity production, have proven to be more thermally efficient (approximately 45% thermal efficiency) than the current light water reactors with a thermal efficiency of approximately 33 ℃. SCWR is one of the Generation IV reactors intended for electricity generation. High Performance Light Water Reactor (HPLWR) is a SCWR type which is under consideration in this study. One-eighth of a proposed fuel assembly design for HPLWR consisting of 7 fuel/rod bundles with 9 coolant sub-channels was the geometry considered in this study to examine the effects of system pressure and mass flow rate on wall and fluid temperatures. Gravity effect on wall and fluid temperatures were also examined on this one-eighth fuel assembly geometry. Computational Fluid Dynamics (CFD) code, STAR-CCM+, was used to obtain the results of the numerical simulations. Based on the parametric analysis carried out, sub-channel 4 performed better in terms of heat transfer because temperatures predicted in sub-channel 9 (corner subchannel) were higher than the ones obtained in sub-channel 4 (central sub-channel). The influence of system mass flow rate, pressure and gravity seem similar in both sub-channels 4 and 9 with temperature distributions higher in sub-channel 9 than in sub-channel 4. In most of the cases considered, temperature distributions (for both fluid and wall) obtained at 25 MPa are higher than those obtained at 23 MPa, temperature distributions obtained at 601.2 kg/h are higher than those obtained at 561.2 kg/h, and temperature distributions obtained without gravity effect are higher than those obtained with gravity effect. The results show that effects of system pressure, mass flowrate and gravity on fluid flow and heat transfer are significant and therefore parametric studies need to be performed to determine safe and optimum operating conditions of fluid flow and heat transfer systems.
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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